Tim*_* S. 15 r machine-learning pca r-caret
我正在尝试使用PCA作为预处理在插入符号中构建预测模型.预处理如下:
preProc <- preProcess(IL_train[,-1], method="pca", thresh = 0.8)
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是否有可能将thresh参数直接传递给插入符号的train()函数?我尝试了以下,但它不起作用:
modelFit_pp <- train(IL_train$diagnosis ~ . , preProcess="pca",
thresh= 0.8, method="glm", data=IL_train)
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如果没有,我如何将单独的preProc结果传递给train()函数?
cde*_*man 22
根据文档,您可以指定其他预处理参数 trainControl
?trainControl
...
preProcOptions
A list of options to pass to preProcess. The type of pre-processing
(e.g. center, scaling etc) is passed in via the preProc option in train.
...
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由于您的数据集不可重现,让我们看一个例子.我将使用Sonar数据集mlbench并使用该pls算法只是为了好玩.
library(caret)
library(mlbench)
data(Sonar)
ctrl <- trainControl(preProcOptions = list(thresh = 0.95))
mod <- train(Class ~ .,
data = Sonar,
method = "pls",
trControl = ctrl)
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虽然文档不是最令人兴奋的阅读,但一定要确保尝试通过它.包装作者努力创建文档,并且有许多奇迹可以在其中找到.
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